互聯網使用與家庭健康投資
——基于CFPS 數據的實證分析

史宇鵬 ， 馬艷娜 ， 張文韜

（1.中央財經大學 經濟學院，北京 100081；2.中國社會科學院大學 應用經濟學院，北京 102488；3.中央財經大學 中國互聯網經濟研究院，北京 100081）

一、問題的提出

隨著中國人口老齡化程度的加深，健康管理、健康投資在中國經濟發展和居民生活中的地位變得日益重要。國家統計局數據顯示，1978—2019 年，中國健康支出在GDP 中的占比由3.0%增長到6.6%，人均健康支出由11.45 元上升至697.12 元，漲幅超60 倍①。與此同時，伴隨中國互聯網技術的發展，居民對健康服務的需求發生了深刻變化，健康服務的供給形式也日益互聯網化、數字化。特別是新冠疫情暴發以來，居民對在線健康服務的需求呈現井噴式增長，截至2023 年6 月，在線醫療用戶規模達到3.64 億人，在中國全部網民數量中的占比為33.8%②?；ヂ摼W技術與醫療健康領域融合不斷深化，網上就醫、電子病歷、互聯網醫保等新興醫療形式，為居民健康服務帶來了前所未有的即時性和便利性，影響著家庭對自身健康的關注與投資[1]。在此背景下，研究互聯網使用對中國家庭健康投資的影響，對于健全醫療保障體系、建設全民健康型社會、推動中國經濟高質量發展具有重要意義。

事實上，經濟學對健康的關注由來已久。很早之前就有經濟學家指出，健康與教育一樣，也是重要的人力資本，對于健康的投資能夠延長勞動者的工作年限，為社會提供身心素質較高的勞動力，促進國家經濟增長和精神文明建設[2-3]。進入互聯網時代，互聯網使用對居民健康的影響引起了學者們的關注。Sillence 等認為，互聯網使用能夠提升信息傳播的速度和效率，增加優質醫療服務資源的可及性[4]1853-1862。也有學者認為，互聯網能夠通過增加居民收入和鍛煉頻率來提高居民的身體健康水平[5]，以及通過增加學習頻率來提高居民的心理健康水平[6]。此外，隨著網絡支付方式的興起，移動支付使得付款行為更加靈活便捷，有利于增加家庭在健康方面的消費和投資支出[7]。

值得注意的是，雖然已有研究對信息技術使用與健康投資之間的關系進行了諸多方面的探討，但是仍存在一些明顯的不足。首先，針對互聯網使用對家庭健康投資的影響的研究十分有限，已有研究主要討論互聯網使用對居民健康水平的作用，或新型網絡支付工具對健康投資的影響，未能深入探討互聯網使用情況對健康投資的影響；其次，已有研究關注的對象多是“被動型”的健康支出或健康消費，缺乏對“主動型”、預防性健康投資的關注。

鑒于此，筆者擬使用中國家庭追蹤調查（CFPS）2014 年、2016 年、2018 年的面板數據，系統研究互聯網使用對居民健康投資的影響，并對可能的機制進行檢驗，以期填補目前研究中的空白。

二、文獻回顧

（一）健康投資的概念

健康是人力資本的重要組成部分，提高健康人力資本水平能夠增加健康時間、提高工作效率、提高工資率和增加個體效用[8]1-111。Grossman 認為，健康資本是耐用資本存量，可以維持或增加健康資本的投入即是健康投資，包括時間消耗以及醫療健康、飲食、鍛煉、住房等方面所需的資金投入[8]1-111。張海鷹和唐鈞副認為，在宏觀方面，健康投資是指能夠改善人類遺傳因素，發展衛生事業，改善不利于人類健康的生活方式、生產和生活環境，提高人們營養水平而進行投入的各種資源；在微觀方面，是指個人或家庭為增進、保護或恢復正常的健康水平而投入的時間、財力和物力[9]。黃運武認為，健康投資兼具生產和消費兩個方面的特性，即健康投資不僅會促進經濟增長和社會進步，同時也是人們享受經濟發展成果的表現[10]。借鑒現有研究，結合研究主題，筆者將健康投資定義為：個人和家庭為預防可能的疾病和維持健康的體魄而投入的時間和衛生保健費用。

經濟發展水平、科學技術進步、傳統文化氛圍、家庭生命周期等都會影響居民對健康的投資[8]1-111。在諸多影響因素中，以互聯網為代表的數字技術對健康投資具有重要影響。一方面，互聯網使用對居民健康行為產生影響。對青年人而言，互聯網使用有利于其形成更加良好的作息和飲食習慣[11]；對老年人而言，互聯網使用能夠增加其鍛煉身體的頻率[12]。另一方面，互聯網使用也會影響居民的健康投資支出。信息技術的使用不僅會影響健康服務的可及性，也會影響健康投資的成本和效率[13]。家庭互聯網使用帶來的醫療信息溢出，增加了居民健康支出地點可供選擇的范圍，使其去高質量健康服務機構的概率增加[14]。家庭移動支付工具的使用可以通過降低交易成本和增加社會資本來增加家庭醫療類支出[7]?？傮w而言，信息技術的使用會影響家庭健康投資，但現有研究尚未從預防性健康投資的角度進行分析，而且多基于國外數據和截面數據，結果往往因無法控制家庭固定效應而易產生偏差。鑒于此，筆者擬使用較為翔實的面板數據，從預防未來健康風險的角度分析互聯網使用對家庭健康投資產生的影響。

（二）互聯網使用影響家庭健康投資的機制

雖然目前有不少關于健康投資的研究，但是尚未有文獻梳理信息技術的使用影響健康投資可能的機制?？偨Y已有文獻，筆者認為，互聯網使用至少可以通過以下兩種途徑影響居民的健康投資。

首先，互聯網使用可能會影響居民對健康信息的獲取成本，進而影響家庭健康投資?；ヂ摼W可以低成本共享和傳遞信息，且互聯網提供的健康信息具有交互性、信息定制和匿名性的優勢[15]。相較于線下健康咨詢，線上健康咨詢節省了居民前往醫療機構的時間、交通和食宿成本，降低了居民為獲取健康信息付出的費用，同時，大數據的精準定位和推送，使居民能夠獲得更具針對性的健康信息[4]1853-1862，因此，居民越來越傾向使用網絡來獲取健康信息[16]。此外，互聯網使用為居民提供了信息豐富的環境，增加了居民頻繁進行信息交換的機會，提高了居民獲得、理解和處理健康信息的能力[17]。當然，網絡獲取的健康信息如果過于豐富，也可能會引發使用者的健康焦慮，這也會進一步增加互聯網使用者就醫行為發生的概率[18-19]?？傊?，互聯網使用能獲取豐富且具有針對性的健康信息，有利于增加居民的健康知識儲備，提高居民對自身和家人健康的關注度，進而有利于促進家庭為降低未來的健康風險而進行投資。

其次，互聯網使用通過影響居民對同輩健康行為的感知，進而影響家庭健康投資?；ヂ摼W使用打破了時空界限，擴大了居民的社交范圍。隨著社交軟件的使用，社交網絡中不同居民之間的疾病或健康行為信息得到了快速高效的傳播，增加了居民了解其他人（同社區或同出生隊列人群）的健康投資行為信息的概率，也增加了來自同輩的健康投資的壓力。殷樂和李藝的研究表明，超過一半的網民每天至少分享一次日常生活或經驗性知識[20]；杜松平的研究顯示，個體通常依靠他人分享的經驗知識或行為，做出同質化的決策[21]；Kwon 等的研究發現，使用互聯網的居民會在同輩壓力的作用下，增加對健康類軟件的下載和使用[22]?？傊?，隨著社交類、運動類、醫療類軟件的廣泛使用，借助互聯網強大的傳播功能，同輩健康信息交流不斷增強，這也給居民帶來了來自同輩的健康投資的壓力，進而影響居民的家庭健康投資。

綜上所述，筆者認為，互聯網使用會通過增加信息資本、感知同輩壓力這兩種渠道對居民的健康投資產生顯著影響。因此，筆者將使用CFPS 數據來對上述問題進行實證分析。

三、研究設計

（一）模型設定

筆者使用雙向固定效應模型分析互聯網使用對家庭健康投資產生的影響?；貧w模型為

式中：hit為第t年第i個家庭的家庭健康投資；Iit為家庭互聯網的使用情況；Fit為戶主、配偶及家庭的一系列特征；Tt為時間固定效應； νi為家庭固定效應； α0為截距項； β0為Iit的回歸系數； γ為Fit的回歸系數； μit為隨機擾動項。該模型使用穩健標準誤。

（二）數據說明與變量構造

1.數據說明

筆者使用的數據來源于CFPS。截至目前，CFPS已經進行了6 輪追蹤調查，分別為2010 年、2012 年、2014 年、2016 年、2018 年、2020 年進行的調查。調查地點涵蓋25 個?。ㄗ灾螀^、直轄市），人口數在全國人口總數中的占比約為95%，所以調查數據可以視為具有全國代表性的樣本。筆者使用了CFPS 數據中2014 年、2016 年、2018 年這3 個年份的面板數據③，數據記錄了個體特征、家庭特征、個體行為態度等信息。經過數據清洗處理后，每1 個觀測值代表1 個家庭，最終得到的總樣本中家庭觀測值為35 736 個，其中，戶主及其配偶個人特征信息完整的觀測值為30 283 個。

2.變量構造

（1）被解釋變量

為了精準刻畫互聯網使用對健康投資的影響，主要構造兩個被解釋變量，分別為是否進行健康投資和健康投資規模。筆者借鑒樊樺的研究[23]，使用“家庭保健支出的金額”④作為度量健康投資規模的主要指標；“是否進行保健支出”作為度量是否進行健康投資的指標。原因在于，家庭將部分收入用于保健支出，可以使家庭成員保持更加健康的身體和精神狀態，提高自身健康人力資本水平，減少生病時長從而增加工作時間，提高工作效率[24]。為了減弱異方差問題，在回歸分析中對保健支出金額加1并取對數。針對是否進行健康投資被解釋變量，如果保健支出金額大于0，賦值為1；如果保健支出金額等于0，賦值為0。

（2）解釋變量

針對微觀家庭問題，已有研究主要使用“是否使用互聯網”來衡量個人或家庭的互聯網使用情況[25]。因此，筆者研究中的核心自變量選取“是否上網”⑤作為度量互聯網使用的指標。

（3）控制變量

考慮到健康投資會受到其他因素的影響，為了更加精細地刻畫家庭的特征，分別選取家庭層面、戶主及其配偶層面特征作為控制變量。家庭層面控制變量包括：家庭規模，即家庭常住人口數；家庭人均收入，用家庭年總收入（元）除以家庭人口規模來度量，并取對數處理；家庭房產總值，即調查時家庭總房產當前市值（元），并取對數處理；家庭撫養比，即家庭中18 歲以下未成年人和65 歲及以上老人總人數與家庭中18～64 歲人口數之比。戶主層面控制變量包括：年齡，接受調查時的周歲年齡，考慮到年齡可能存在非線性影響，因此加入年齡的平方項；性別，男性賦值為1，女性賦值為0；婚姻狀態，已婚賦值為1，未婚或離異賦值為0；受教育水平，分為5類，分別為文盲、小學、初中、高中、大專及以上；是否為城鎮人口，城鎮人口賦值為1，農村人口賦值為0；是否為黨員，黨員賦值為1，非黨員賦值為0；健康自評水平，賦值為1～5，數值越大代表越健康；經濟水平，為戶主收入在本地的水平，賦值為1～5，數值越大代表經濟水平越高；是否受到健康沖擊，過去兩周內有身體不適情況賦值為1，否則賦值為0；BMI指數，為體重（千克）除以身高（米）的平方。配偶層面控制變量包括：受教育水平、健康自評水平、是否受到健康沖擊、BMI 指數，設定方式與戶主相應變量的賦值方式相同。變量描述性統計結果，如表1所示。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果

基于雙向固定效應模型回歸的互聯網使用對家庭健康投資影響的估計結果，如表2 所示。由表2可知，是否進行健康投資（1）～是否進行健康投資（3）的結果顯示，在控制家庭固定效應和年份固定效應的前提下，依次加入家庭、戶主及其配偶的特征，互聯網使用對家庭是否進行健康投資存在穩健的顯著正向影響。是否進行健康投資（3）的結果顯示，在控制家庭、戶主及其配偶的特征后，互聯網使用的估計系數為3.2%，且在1%的水平下顯著，表明互聯網使用顯著增加了家庭健康投資的概率。健康投資規模（1）～健康投資規模（3）的結果顯示，在控制家庭固定效應和年份固定效應的前提下，依次加入家庭、戶主及其配偶的特征，互聯網使用依然會對家庭健康投資規模存在顯著正向影響。健康投資規模（3）的結果顯示，互聯網使用顯著提升了家庭預防性健康支出規模，即互聯網使用可使家庭健康投資規模平均增加22.5%。綜上可知，互聯網使用對家庭健康投資存在顯著正向影響。

表2 互聯網使用對家庭健康投資的影響估計結果

（二）內生性問題處理

上述估計結果可能受到內生性問題的影響：一方面，來源于不可觀測的遺漏變量問題，如家庭對健康的偏好、戶主及其配偶對互聯網使用的偏好、家庭的理財能力等，這些變量不僅影響家庭的互聯網使用情況，同時也會影響家庭對健康的投資；另一方面，來源于反向因果問題，如健康投資較多的家庭更可能使用互聯網來尋找更多的健康信息。

針對上述內生性問題，筆者采用工具變量方法來緩解該問題帶來的估計偏誤。在工具變量的構造上，借鑒張景娜和張雪凱[26]以及謝絢麗等[27]的研究，使用縣級層面參與網購人員的占比作為個人是否使用互聯網的工具變量。家庭互聯網使用情況與縣級層面參與網購人員的占比存在相關性，縣級層面參與網購人員的占比越高，家庭使用互聯網的概率越大。與此同時，縣級層面參與網購人員的占比對家庭健康投資并不會產生直接影響，而且縣級層面的網購數據只能通過家庭使用互聯網這唯一的途徑來影響家庭健康投資。工具變量的Hausman 檢驗結果顯示，在1%的置信水平上拒絕是否使用互聯網為嚴格外生變量；弱工具變量檢驗結果是54.921，表明拒絕弱工具變量假設。工具變量估計結果，如表3所示。

表3 工具變量估計結果

由表3 可知，是否進行健康投資一階段的結果顯示，在控制家庭固定效應、年份固定效應以及加入所有控制變量的前提下，縣級層面網購人員的占比與家庭是否使用互聯網在1%的置信水平上存在顯著正相關關系。是否進行健康投資二階段的結果顯示，使用工具變量后，互聯網使用在1%的置信水平上對家庭健康投資有促進作用。健康投資規模二階段結果顯示，互聯網使用在1%的置信水平上顯著增加了家庭健康投資規模。綜上可知，在處理內生性問題后，基準回歸結果仍然具有穩健性。

（三）穩健性檢驗

首先，為了防止家庭互聯網使用度量指標帶來的估計偏誤，筆者通過更換家庭使用互聯網的度量方式來檢驗結果的穩健性。筆者分別利用戶主互聯網使用時長、配偶是否使用互聯網、家庭互聯網使用占比來度量家庭使用互聯網情況。家庭互聯網使用占比是用家庭使用互聯網人數在家庭總人口中的占比來度量的。更換互聯網使用的度量方式后的回歸結果，如表4 所示。由表4 可知，是否進行健康投資（4）～是否進行健康投資（6）的結果顯示，在控制家庭固定效應和年份固定效應的前提下，戶主互聯網使用時長增加、配偶使用互聯網、家庭互聯網使用占比增加，都會顯著提高家庭健康投資的概率。健康投資規模（4）～健康投資規模（6）的結果顯示，戶主互聯網使用時長增加、配偶使用互聯網、家庭互聯網使用占比增加，都會顯著增加家庭健康投資規模。綜上可知，更換家庭互聯網使用度量方式后，結果仍然具有穩健性。

表4 更換互聯網使用的度量方式后的回歸結果

其次，為了排除家庭健康投資的度量方式可能產生的偏誤，筆者采取以下方法來重新進行度量：一是將戶主過去一周的鍛煉次數、過去一周的鍛煉時長、過去一周是否鍛煉作為家庭健康投資的測量指標進行分析。更換健康投資的度量方式后的回歸結果，如表5 所示。由表5 可知，互聯網使用增加了居民每周的身體鍛煉概率、鍛煉次數及鍛煉時長。使用互聯網增加了家庭對身體健康的時間投入，有助于居民保持更加健康的生活習慣。二是為了更好地刻畫居民對健康投資的重視程度，筆者使用保健支出在總支出中的占比和保健支出在總收入中的占比，進一步分析互聯網使用對家庭健康投資重視程度的影響。由表5 可知，互聯網使用顯著增加了保健支出在家庭總收入和家庭總支出中的占比，這表明互聯網使用提高了人們對健康投資的重視程度。綜上可知，更換健康投資度量指標后，結果仍然具有穩健性。

表5 更換健康投資的度量方式后的回歸結果

（四）異質性分析

由于家庭所在區域特征不盡相同，家庭收入及人口特征也各異，互聯網使用對不同家庭健康投資的影響程度也可能不盡相同。接下來，筆者依據是否為城鎮人口、家庭人均收入、受教育水平、年齡⑥等因素來探討互聯網使用對不同群體健康投資的異質性影響。異質性分析結果，如表6 所示。由表6可知，是否進行健康投資（7）和健康投資規模（7）的結果表明，互聯網使用對城鎮人口的促進作用大于非城鎮人口。這可能是由于優質醫療資源主要分布在城鎮地區，城鎮地區醫療資源可及性較高，互聯網使用對城鎮家庭健康投資影響的彈性較大。是否進行健康投資（8）和健康投資規模（8）的結果表明，互聯網使用對戶主具有較高受教育水平的家庭的健康投資的促進作用大于戶主受教育水平較低的家庭，受教育水平較高的群體往往能夠更好地利用互聯網來為自己的健康需求服務。是否進行健康投資（9）和健康投資規模（9）的結果表明，互聯網對高收入家庭健康投資的促進作用大于低收入家庭。這可能是由于高收入家庭的資金約束相對較小，因而互聯網使用對健康投資影響的彈性較大。是否進行健康投資（10）和健康投資規模（10）的結果表明，互聯網使用對戶主已退休家庭的健康投資的促進作用較大。這可能是因為戶主年齡較大的家庭對健康投資的需求較高，互聯網使用能夠更加便捷地滿足他們自身的健康投資需求。綜上可知，異質性分析結果表明，互聯網使用對城鎮人口、高收入家庭，以及戶主具有較高受教育水平和戶主年齡較大的家庭健康投資的提升作用較大。

表6 異質性分析結果

五、影響機制分析

綜上所述，互聯網使用影響居民健康投資的機制可能包括以下兩個方面：一方面，互聯網使用降低了信息搜尋和獲取成本，增加了健康信息資本積累，從而影響家庭對健康的重視程度；另一方面，網民之間與健康相關的交流增多，更易感知到來自同輩的健康壓力，從而影響家庭健康投資。借鑒溫忠麟和葉寶娟的研究[28]，筆者使用中介效應模型來對這兩個機制進行驗證。

（一）信息資本機制

借助互聯網獲得的信息通常更加豐富、全面且具有針對性，個體越依賴從互聯網獲得信息，則表明其能夠獲得的信息越多，信息資本越高。因此，筆者將以互聯網使用為信息來源的重要程度作為信息資本的度量指標，賦值為1 表示以使用互聯網為信息來源的重要程度較高，賦值為0 則表示以使用互聯網為信息來源的重要程度較低。信息資本機制的檢驗結果，如表7 所示。由表7 可知，信息資本結果顯示，使用互聯網顯著增加了家庭信息資本，使家庭可以獲得更多的健康信息。是否進行健康投資（12）的結果顯示，在加入信息資本機制變量后，相較于基準回歸結果，從互聯網獲得的信息資本不僅顯著提高了家庭健康投資的概率，而且互聯網使用對健康投資影響的效應降低。同樣，健康投資規模（12）結果顯示，在加入信息資本機制后，相較于基準回歸結果，互聯網使用對家庭健康投資規模的提升作用有所降低。因此，表7 的結果表明，家庭使用互聯網通過獲得更具針對性、更豐富的健康信息，增加健康知識儲備，從而促進居民提高對自身以及家庭成員健康的投資。

表7 信息資本機制檢驗結果

（二）同輩壓力機制

同輩壓力的測量指標借鑒陳彬莉和白曉曦的研究[29]，使用網絡社交頻率⑦來度量。網絡社交越頻繁，如更頻繁的微信聊天、查看朋友圈或微博內容，都能使居民更多地了解同輩人的健康動態，感知更多來自同輩的壓力。在賦值規則上，網絡社交頻率賦值為0～3，數值越大表示網絡社交頻率越頻繁。同輩壓力機制的檢驗結果，如表8 所示。由表8 可知，同輩壓力的結果顯示，互聯網使用使居民能夠感知到更多同輩人的健康或疾病信息，從而感知到更多來自同輩的壓力。是否進行健康投資（14）的結果顯示，在加入同輩壓力變量后，相較于基準回歸結果，居民感知到更多來自同輩的壓力會對家庭健康投資有顯著促進作用，且互聯網使用對健康投資已無顯著提升效應。同樣，健康投資規模（14）的結果顯示，感知到更多來自同輩的健康投資壓力顯著增加了家庭健康投資規模，且互聯網使用對健康投資規模的促進作用不再顯著。因此，表8 的結果表明，感知到更多的來自同輩的壓力，也是互聯網使用促進家庭健康投資的有效機制。

表8 同輩壓力機制檢驗結果

六、結論與啟示

（一）結論

家庭健康投資關乎每個家庭成員的健康與人力資本狀況，是影響經濟發展的重要微觀變量。隨著“互聯網+”、數字社會的到來，互聯網使用改變了家庭對健康信息的獲取方式，對家庭健康行為產生了重要影響，但尚未有研究探討互聯網使用對家庭預防未來健康風險而進行的健康投資是否具有顯著影響。鑒于此，筆者基于CFPS 微觀調查數據，以保健支出作為健康投資的主要代理變量，并使用縣級層面參與網購人員占比作為家庭互聯網使用的工具變量，較為細致地考察了互聯網使用對家庭健康投資的影響。研究發現，互聯網使用顯著促進了家庭健康投資，在處理可能存在的內生性問題后，這一結果仍然具有穩健性。具體而言，互聯網使用促進家庭健康投資的規模平均增加22.5%。此外，異質性分析結果表明，互聯網使用對城鎮人口、高收入家庭，以及戶主具有較高受教育水平和戶主年齡較大的家庭的健康投資的提升效用更強。進一步地，機制分析結果表明，互聯網使用有助于居民獲得更多的信息資本以及感知到更多的來自同輩的壓力，進而促進家庭健康投資的增加。

（二）貢獻

與現有文獻相比，筆者研究的貢獻如下：首先，從預防性健康投資的角度入手，研究互聯網使用對家庭健康投資的影響，研究視角較為獨特；其次，綜合使用了雙向固定效應模型、工具變量估計、中介效應模型等多種方法進行分析，并對可能的機制進行檢驗，研究結論更加穩健可靠。此外，研究還具有較為重要的政策價值：在全球健康人力資本對各國發展日益重要的時代背景下，考察互聯網使用與家庭健康投資之間的關系，可以為提升中國健康人力資本，推進“健康中國”戰略實施提供一定的有益參考。

（三）政策啟示

筆者的研究結果具有較為重要的政策意涵：首先，為提升中國家庭健康人力資本投資水平，確保經濟條件中等及偏下家庭，特別是農村家庭能夠充分享受到互聯網發展帶來的健康紅利，應繼續加快推進互聯網基礎設施建設，進一步提高互聯網普及率；其次，應開展公益性互聯網使用培訓講座，著力縮小不同群體之間的數字鴻溝，提高低收入和低學歷群體利用互聯網獲得健康投資紅利的機會；最后，應加強防范和懲治網絡上的虛假健康信息，維護網絡安全，盡可能減少居民使用互聯網進行健康投資的風險。

注釋：

①數據來源于國家統計局，其中，2019 年數值是以1978 年為基期的居民消費價格指數（CPI）進行平減得到的數據。

②數據來源于國家衛生健康委員會和中國互聯網絡信息中心。

③2020 年的數據無家庭層面變量，因此未使用。

④CFPS 問卷中的具體問題為：“包括健身鍛煉及購買相關產品器械、保健品等，過去12 個月，您家保健費用支出是多少？”

⑤CFPS 問卷具體問題為：“您是否上網？”“上網”是指通過電話線、局域網、無線網等多種方式接入互聯網的行為，如通過電腦、手機、平板電腦等連接互聯網，手機上網和電腦上網都視為使用互聯網。

⑥依據法定退休年齡（女性55 周歲、男性60 周歲），將戶主分為未退休和已退休兩組。

⑦CFPS 問卷中具體問題為：“一般情況下，您使用互聯網絡進行社交活動（如聊天、發微博等）的頻率有多高？”